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可能重复：
使用“应用”函数系列处理 data.frames 列表

我有一个包含六个数值变量 V1、V2、V3 和 V1.lag、V2.lag、V3.lag 的数据框。

注意：我的真实数据集有更多变量，但我仅使用 3 进行说明！

我希望能够自动（无需硬编码）运行所有 V 变量（不是滞后变量）并通过将每个 V 变量与对应的滞后变量相除来创建 V1.over.V1.lag 变量。

df<-data.frame(matrix(rnorm(216),72,6));
colnames(df) <- c("v1.raw", "v2.raw", "v3.raw", "v1.lag", "v2.lag", "v3.lag");

提前致谢

**编辑：我想出了如何识别“原始”列和“滞后”列**

raws <- sapply( names(df), function(x){ unlist(strsplit(x, "[.]"))[2] == "raw" } ); ## which are raw factors

lags <- sapply( names(df), function(x){ unlist(strsplit(x, "[.]"))[2] == "lag" } ); ## which are lagged factors

但我仍然不知道如何将所有原始因素与其滞后因素分开

which(raws);

会给我指数，但我如何将它们与滞后结合成新的因素？

df[which(raws)] / df[which(lags)]

不工作

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1 回答 1

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假设您的 data.frame 中只有 v.raw 和 v.lag 列，这应该有效

  mm <- colnames(df) <- c("v1.raw", "v2.raw", "v3.raw", "v1.lag", "v2.lag", "v3.lag")
  df[,gregexpr('.raw',mm) > 0] /df[,gregexpr('.*lag',mm) > 0]

编辑对解决方案的一些解释：

gregexpr('.raw',mm) > 0
[1]  TRUE  TRUE  TRUE FALSE FALSE FALSE  

head(df[,gregexpr('.raw',mm) > 0],1)
     v1.raw     v2.raw    v3.raw
1 0.7719037 -0.2078197 -1.223753

regexpr('.lag',mm) > 0
[1] FALSE FALSE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE

head(df[,gregexpr('.lag',mm) > 0],1)
     v1.lag     v2.lag    v3.lag
1 0.7719037 -0.2078197 -1.223753

比我们在一次操作中使用向量化/进行除法。

这里有一个例子：

df <- matrix(rep(c(1,2,3,4,5,6),each = 5),ncol=6)
colnames(df) <- c("v1.raw", "v2.raw", "v3.raw", "v1.lag", "v2.lag", "v3.lag")
    v1.raw v2.raw v3.raw v1.lag v2.lag v3.lag
[1,]      1      2      3      4      5      6
[2,]      1      2      3      4      5      6
[3,]      1      2      3      4      5      6
[4,]      1      2      3      4      5      6
[5,]      1      2      3      4      5      6


mm <- colnames(df)
df[,which(gregexpr('.raw',mm) > 0)] /df[,which(gregexpr('.lag',mm) > 0)]

   v1.raw v2.raw v3.raw      #as expected 1/4 2/5 3/6
[1,]   0.25    0.4    0.5 
[2,]   0.25    0.4    0.5
[3,]   0.25    0.4    0.5
[4,]   0.25    0.4    0.5
[5,]   0.25    0.4    0.5

Edit2防止 Nan 为零

df <- matrix(rep(c(1,2,3,4,5,6),each = 5),ncol=6)
colnames(df) <- c("v1.raw", "v2.raw", "v3.raw", "v1.lag", "v2.lag", "v3.lag")
df[1,4] <- 0              ## I introduce a 0 here
mm <- colnames(df)
## I use ifelse , because it is vectorize also !
## If you find a 0 , don't compute , and retuen me the original value 
## You can do other things here 
ifelse(df[,which(gregexpr('.lag',mm) > 0)] != 0 ,
       df[,which(gregexpr('.raw',mm) > 0)] /df[,which(gregexpr('.lag',mm) > 0)],
       df[,which(gregexpr('.raw',mm) > 0)])  

    v1.lag v2.lag v3.lag    ## for some reasons ifelse choose other columns names!(lag not raw)
[1,]   1.00    0.4    0.5
[2,]   0.25    0.4    0.5
[3,]   0.25    0.4    0.5
[4,]   0.25    0.4    0.5
[5,]   0.25    0.4    0.5
于 2013-01-04T18:16:34.830 回答